[发明专利]基于分步三维空间-特征域映射的点云直线特征提取方法

说明书

技术领域

本发明涉及基于分步三维空间-特征域映射的点云直线特征提取方法，它是空间点云处理及三维对象特征提取的一种方法，具体涉及一种空间点云直线的提取方法，从而方便实现对目标相对姿态的测量，属于三维测量及计算机视觉技术领域。

背景技术

三维点云数据的获取技术已经比较成熟，常见的方法有基于双目立体视觉获取高精度点云信息、通过激光扫描方式快速获得对象的点云信息，以及其他的三维点云获取技术。众多三维对象中，直线是常见的重要的特征，利用直线特征，可以直接实现点云目标的基本结构探测、姿态变化测量、固定长度度量等。

常见的直线特征提取方法是对空间局部点云直接进行空间直线拟合，将每个特征点计算所得直线参数在参数空间累加器计数，最终根据累加结果确定直线分布。但结果精度受特征点云的直线宽度、累加器分割方法等影响较大。

发明内容

技术问题：本发明提出了一种在特征点云中提取直线特征的方法，通过分步的三维空间-特征域映射分别将直线的方向与位置探测出来，从而对特征点云实现初步的理解，对后期的姿态测量与点云目标识别有重要意义。

技术方案：要从所给的特征点云中识别空间直线，本发明提供了一种基于分步三维空间-特征域映射的点云直线特征提取方法，用于从特征点云中探测存在的直线结构，从而加深对三维点云数据的理解。

首先介绍直线的表达，一条直线的一般表达形式为且向量(A,B,C)表示了直线的空间方向，但该表达式中有6个参数，实际上一条直线的自由度为4，因此还有两个约束条件存在。若用一般形式的直线方程表达式，数据处理会比较复杂。使用更有效的空间直线表示方法，用四个参数(α,β，ρ,θ)即可完整表示直线，其中α,β表示直线从(1，0，0)到所处方向经过的经纬方向的角度，ρ,θ为直线延α,β方向投影后在目标平面的极坐标信息。

一种基于分步三维空间-特征域映射的点云直线特征提取方法，主要适用于从三维点云中提取直线特征，该方法运用了Hough变换原理，分步对点云直线特征进行提取。首先对每个点进行邻域搜索，并用邻域点集确定某点的空间方向，通过在参数空间观察指向分布找出可能存在的直线方向。将原始点云按照提取的直线方向投影，在二维平面直线上的点理论上会汇聚于一个区域内，对投影点借用近邻函数准则算法原理进行分析，估计直线的投影点，从而得到各直线的全部参数。

本发明基于分步三维空间-特征域映射的点云直线特征提取方法，该方法具体步骤为：

步骤一：特征点云中某点邻域的确定。首先用KD-TREE算法构建全体点云的结构树，根据点云的坐标分布将原始点云细分到不同区域，由于细分过程是基于坐标信息的，可直接根据区域地址信息实现最近点的搜索，以大幅提高搜索速度。快速构建出指定点的临近点集。

步骤二：特征点云中某点方向的确定。某点方向的确定要根据该点邻域的点云的坐标分布来确定。如果某点属于直线特征，使用用邻域点集与该点坐标差所得向量表示。其邻域点集提供的方法如下：